Pemodelan Regresi 2-Level dengan Metode Iterative Generalized Least Square (Studi Kasus: Rata-Rata Nilai UN SMP di Provinsi Sulawesi Tenggara Tahun 2019)

Analisis regresi 2-level merupakan salah satu analisis yang menduga hubungan antara variabel yang diamati pada level-level yang berbeda dalam struktur data hirarki. Selain itu, regresi 2-level juga mengatasi pelanggaran asumsi homoskedastisitas dan non autokorelasi pada regresi klasik. Salah satu metode pendugaan parameter dalam regresi 2-level yang efisien adalah Iterative Generalized Least Square (IGLS). Metode IGLS menduga matriks varian kovarian (V) yang tidak diketahui pada metode generalized least square. Matriks varian kovarian diduga secara iterative dengan nilai toleransi kekonvergenan sebesar 10^(-1). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi rata-rata nilai Ujian Nasional (UN) SMP di Provinsi Sulawesi Tenggara Tahun 2019 sebagai variabel respon. Variabel prediktor pada level 1 yaitu jumlah peserta UN (X1), jumlah peserta didik (X2), dan jumlah rombongan belajar (X3). Sedangkan variabel prediktor level 2 yaitu angka partisipasi kasar (Z1), rata-rata lama sekolah (Z2), dan angka harapan lama sekolah (Z3). Hasilnya adalah faktor-faktor yang berpengaruh signifikan pada taraf 5% yaitu jumlah peserta didik, interaksi antara jumlah peserta UN dengan angka harapan lama sekolah dan interaksi antara jumlah rombongan belajar dengan rata-rata lama sekolah. Kedua interaksi tersebut memberikan pengaruh positif masing-masing sebesar 0.004 dan 0.123. Sedangkan, jumlah peserta didik memberikan pengaruh negatif sebesar 0.009.